具有中心移动特性的弹性网络聚类算法研究

摘要：

运用神经网络算法求解聚类问题是近年来的研究热点.弹性网络算法(ENA)是一种强大的神经网络算法,但其主要用于旅行商问题,很少用于求解聚类问题.面向聚类问题的特点,调整并优化了弹性网络的结构,提出了具有中心移动特性的弹性网络聚类算法(CMENA).该算法依据聚类的目标调整并优化了弹性网络的能量函数,通过新能量函数的最小化,控制聚类中心神经元的移动,得到聚类结果,具有聚类过程可跟踪,聚类结果稳定等优点.通过大量实验证明,该算法聚类结果统一,与其他常用聚类算法相比,聚类效果显著提高.

关键词：弹性网络、聚类分析、中心移动、增量控制

所属期刊栏目：56

分类号：TP274(自动化技术及设备)

资助基金：北京市教委科研计划;北京市自然科学基金;国家自然科学基金;北京市优秀人才项目;北京建筑大学科研基金;北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项;北京建筑大学建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室基金

在线出版日期：2020-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：50-58